VK будет обучать модель ИИ на независимых дата-сетах
VK рассказала о тестировании собственного решения для обучения искусственного интеллекта (ИИ), которое может одновременно тренироваться на данных из разных баз без их фактического обмена и риска утечки персональных данных. Этот принцип называется вертикальным федеративным обучением (VML).
По словам Артема Агафонова, руководителя группы Data Science в подразделении VK Predict, сейчас компании для обучения аналитической модели в основном вынуждены делиться собственными данными друг с другом, с разработчиками сервиса и владельцем инфраструктуры, занимающимся их обработкой. Безопасность этих данных гарантируется лишь доверием между участниками процесса обучения.
Принцип вертикального федеративного обучения использует Google, ее также развивают Amazon, IBM и Nvidia. По данным Market.us, мировой рынок федеративного обучения в прошлом году составил $133,1 млн, а к 2032 году он вырастет до $311 млн.
С помощью предиктивных моделей можно спрогнозировать спрос или предложение. Например, модель может сразу анализировать данные ритейлера о продажах и о трафике торгового центра. Решение может быть востребовано в разных отраслях, например финтехе и промышленности. Сейчас VK уже тестирует сервис с несколькими партнерами из ритейла и девелопмента, в будущем планируется продавать это решение.
Напомним, в феврале VK представила собственную LLM, генеративные функции которой будут пока тестироваться в сервисах VK – почте, календаре, заметках и облаке. Тренировка нейросети проводилась на «открытых корпусах текстов из интернета и публичных данных соцсети ВКонтакте – постах и комментариях в открытых группах».
